論文の概要: Frozen Overparameterization: A Double Descent Perspective on Transfer Learning of Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11074v2
• Date: Mon, 12 Jun 2023 17:39:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 02:11:14.994453
• Title: Frozen Overparameterization: A Double Descent Perspective on Transfer Learning of Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: 凍結過剰パラメータ化:ディープニューラルネットワークの転送学習における二重降下視点
• Authors: Yehuda Dar, Lorenzo Luzi, Richard G. Baraniuk
• Abstract要約: ディープニューラルネットワーク(DNN)の伝達学習の一般化挙動について検討する。 目標トレーニング中のテストエラーの進化は、目標トレーニングデータセットが十分に大きい場合、より顕著な二重降下効果を有することを示す。 また、二重降下現象は、より関連するソースタスクからの転送よりも、関連するソースタスクからの転送をより良くする可能性があることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.17697714584768
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the generalization behavior of transfer learning of deep neural networks (DNNs). We adopt the overparameterization perspective -- featuring interpolation of the training data (i.e., approximately zero train error) and the double descent phenomenon -- to explain the delicate effect of the transfer learning setting on generalization performance. We study how the generalization behavior of transfer learning is affected by the dataset size in the source and target tasks, the number of transferred layers that are kept frozen in the target DNN training, and the similarity between the source and target tasks. We show that the test error evolution during the target DNN training has a more significant double descent effect when the target training dataset is sufficiently large. In addition, a larger source training dataset can yield a slower target DNN training. Moreover, we demonstrate that the number of frozen layers can determine whether the transfer learning is effectively underparameterized or overparameterized and, in turn, this may induce a freezing-wise double descent phenomenon that determines the relative success or failure of learning. Also, we show that the double descent phenomenon may make a transfer from a less related source task better than a transfer from a more related source task. We establish our results using image classification experiments with the ResNet, DenseNet and the vision transformer (ViT) architectures.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ディープニューラルネットワーク(DNN)の伝達学習の一般化挙動について検討する。 本稿では,訓練データの補間(約0列車誤差)と二重降下現象を特徴とする過パラメータ化の観点を採用し,一般化性能に対する伝達学習設定の微妙な影響を説明する。 本研究では,移動学習の一般化行動が,ソースとターゲットタスクのデータセットサイズ,ターゲットDNNトレーニングで凍結されている移動層数,ソースとターゲットタスクの類似性にどのように影響するかを検討する。 対象のdnnトレーニング中のテストエラー発生は,目標トレーニングデータセットが十分に大きい場合には,より大きな二重降下効果を示す。 さらに、より大きなソーストレーニングデータセットは、ターゲットのDNNトレーニングを遅くすることができる。 さらに, 凍結層の数によって, 転送学習が効果的に過度にパラメータ化されているか過度にパラメータ化されているかが決定できることを示す。 また、二重降下現象は、より関連するソースタスクからの転送よりも、関連するソースタスクからの転送をより良くする可能性があることを示す。 resnet, densenet および vision transformer (vit) アーキテクチャを用いた画像分類実験により,この結果を確立した。

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